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#157
summarized by : Shunsuke Yoshizawa
どんな論文か？
Semantic/Instance/Panoptic segmentationの精度を定量化する指標として、Boundary IoUを提案した。この手法は、領域の境界付近のsegmentation結果のみに着目してIoUを計算する手法である。
新規性
提案されたBoudary IoUの評価手法自体に新規性があることに加えて、今までに提案されていたTrimap IoUやF-measureと比較しても対称性や細かい部位の感度において優位性がある。
結果
Ground truthに対してdilationやerosionを行うことで擬似的に作成したmaskを用いてBoundary IoUを評価した結果、従来のIoUと比較して、オブジェクトの大小に依らず一定の値に収束した。この値を評価関数に組み込むことで、COCO, cityscape, LVISにおいてより良好な計算モデルが得られた。
その他（なぜ通ったか？等）
単純な手法ではあるが、従来のIoUにおいて高い値を持つ計算モデル同士をより精確に比較する際に有用であることが評価されたのだろう。こういった論文が評価されるのは、ある程度segmentationの課題が成熟していることの現れなのかもしれない。
project page: https://bowenc0221.github.io/boundary-iou
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